テキスト埋め込みを作成
ShareAIを使用して、セマンティック検索、情報検索、類似性のためのテキスト埋め込みを生成します。サポートされている入力形式とモデル要件を確認してください。
このページについて
https://api.shareai.now/api/v1/embeddings1つ以上のテキストを埋め込みベクトルに変換します。
- ベースURL
https://api.shareai.now- 認証
- Bearer APIキーまたは承認済みOAuthアクセストークン
ShareAIで有効化され、あなたの認証情報で許可された埋め込みモデルを選択してください。チャットモデルを埋め込みモデルの代わりに使用することはできません。モデルの可用性とサポートされるオプションは、設定されたプロバイダーに依存します。
リクエストを送信#
cURL
curl --fail-with-body --request POST \
"https://api.shareai.now/api/v1/embeddings" \
-H "Authorization: Bearer $SHAREAI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "YOUR_EMBEDDING_MODEL",
"input": [
"How do I connect a device?",
"Where can I read my usage?"
],
"encoding_format": "float"
}'
Python
import json
import os
import urllib.request
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["SHAREAI_API_KEY"]}
headers["Content-Type"] = "application/json"
payload = {'model': 'YOUR_EMBEDDING_MODEL', 'input': ['How do I connect a device?', 'Where can I read my usage?'], 'encoding_format': 'float'}
data = json.dumps(payload).encode()
request = urllib.request.Request('https://api.shareai.now/api/v1/embeddings', data=data, headers=headers, method='POST')
with urllib.request.urlopen(request, timeout=60) as response:
print(json.load(response))
TypeScript
const url = "https://api.shareai.now/api/v1/embeddings";
const headers: Record = {
Authorization: `Bearer ${process.env.SHAREAI_API_KEY}`,
};
headers["Content-Type"] = "application/json";
const payload = {
"model": "YOUR_EMBEDDING_MODEL",
"input": [
"How do I connect a device?",
"Where can I read my usage?"
],
"encoding_format": "float"
};
const response = await fetch(url, { method: "POST", headers, body: JSON.stringify(payload) });
if (!response.ok) throw new Error(`${response.status}: ${await response.text()}`);
console.log(await response.json());
リクエストフィールド#
| フィールド | 値 |
|---|---|
model | 有効化された埋め込みモデルID。 |
input | 空でない文字列、または最大128個の空でない文字列の配列。 |
encoding_format | float または base64. |
dimensions | 1から65536までのオプションの整数。選択したモデルがこれをサポートしている必要があります。 |
ベクトルを読み取る#
読む data 配列を使用し、各結果を index 入力に対応する埋め込みと一致させます。ドキュメントや検索クエリを埋め込む際には、同じモデルと次元を維持してください。結果にはプロバイダーが報告した usage.
制限内でのバッチ処理#
結合された入力テキストは256 KiBに制限されています。応答は同期的で2 MiBに制限されているため、大きなベクトルやバッチは応答制限を超える可能性があります。バッチサイズを減らすか、サポートされている小さい次元を使用してください。トークンID配列は受け付けられません。
認証と可用性#
承認されたOAuthアクセストークンはAPIキーの代わりに使用できます。アカウント資金によるリクエストには surcharge と承認されたプランが必要です。モデルおよびプロバイダーの制限は引き続き適用されます。モデルが埋め込み用に有効化されていない場合は、利用可能な埋め込みモデルを選択してください。認証情報を変更してもモデルを有効化することはできません。
使用状況#
埋め込みは入力トークンを消費します。大きなバッチを実行する前にモデルの価格を確認し、 コンソール使用状況 を確認してアクティビティをレビューしてください。再試行する前に、検証、認証、可用性エラーを処理してください。
最終更新日 2026年9月15日